你知道，大语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）是什么吗？

简单来说，它们就是一类具有大量参数的机器学习模型，被专门设计用来处理和生成人类语言。这些模型通过在大量的文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和上下文关系，从而能够执行各种复杂的自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型在自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色。

那么，优秀的大语言模型都有哪些呢？

一、15 种语言模型概览

在这场 AI 界的"奥林匹克"中，15 种顶尖的语言模型展开了激烈的较量。以下是这些模型的简介：

1. GPT-4o (Aug 6)：由 OpenAI 开发的最新模型，以其卓越的性能和广泛的应用备受关注。
2. Claude 3.5 Sonnet：以其高效的处理能力和对复杂语言结构的理解而闻名。
3. Mistral Large 2：以其快速响应和高准确率在特定领域表现出色。
4. Llama 3.1 405B：以其巨大的数据吞吐量和深度学习能力在大规模数据处理中占据优势。
5. Gemini 1.5 Pro：以其出色的多任务处理能力和高度定制化的特点受到青睐。
6. GPT-4o mini：GPT-4o 的轻量级版本，适用于对计算资源有限制的环境。
7. Llama 3.1 70B：拥有适中的参数规模，平衡了性能和资源消耗。
8. Jamba 1.5 Large：以其创新的架构和优秀的语言生成能力脱颖而出。
9. Gemini 1.5 Flash：专为快速响应设计，适用于需要即时反馈的场景。
10. Reka Core：以其强大的核心算法和高效的数据处理能力著称。
11. Claude 3 Haiku：以其简洁而强大的功能和优雅的设计受到用户喜爱。
12. Llama 3.1 8B：拥有更大的参数规模，能够捕捉更细微的语言特征。
13. Mistral NeMo：以其在自然语言理解方面的专长而闻名。
14. Command-R+：专为命令和控制任务设计，具有出色的执行能力。
15. Jamba 1.5 Mini：轻量级的设计使其在移动和嵌入式设备上表现出色。

面对这么多优秀的语言大模型，怎么知道他们之间到底谁最优秀呢？如果要选择一款适合我们团队的大模型，我应该选择哪个呢？

二、这些大语言模型，谁最好用呢？

一般情况下，我们会从以下五个方面对语言大模型进行评估对比：

1、Reasoning & Knowledge (MMLU)

评估模型在逻辑推理和知识应用方面的能力。

我们可以看出，在逻辑推理和知识应用方面的能力，排在第一名的有两个：

• GPT-4o (Aug 6)
• Claude 3.5 Sonnet

而 70 分以上的还有其余 4 个:

• Llama 3.1 405B
• Gemini 1.5 Pro
• Mistral Large 2
• Llama 3.1 70B

2、Scientific Reasoning & Knowledge(GPQA)

专注于科学领域内的推理和知识应用。

我们可以看出，在科学领域内的推理和知识应用方面，Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o (Aug 6)依旧表现得很出众，取得了前两名的好成绩。

紧接着的 4 名分别为：

• Llama 3.1 405B

• Gemini 1.5 Pro

• GPT-4o mini

• Llama 3.1 70B

3、Quantitative Reasoning (MATH)

测试模型在处理数学问题和定量分析方面的表现。

我们可以看出，在处理数学问题和定量分析方面，来自于 OpenAI 的 GPT-4o(Aug 6)和GPT-4o mini 则占据了第一第二名的位置。

紧接着的 4 名分别为：

• Claude 3.5 Sonnet
• Mistral Large 2
• Llama 3.1 405B
• Gemini 1.5 Pro

4、Coding (HumanEval)

评估模型在编程和代码生成方面的能力。

我们可以看出，在编程和代码生成方面，来自于 OpenAI 的 GPT-4o(Aug 6) 再次占据了第一名的位置。而 Claude 3.5 Sonnet 也不甘落后，与其并列第一。

紧接着的 4 名分别为：

• Mistral Large 2

• GPT-4o mini

• Llama 3.1 405B

• Llama 3.1 70B

此外，上述 4 个维度的综合表现统计排名结果为：

无疑，排名前两位的就是在每个维度中都表现优异的 GPT-4o(Aug 6) 和 Claude 3.5 Sonnet，又是个并列第一。

5、Communication (LMSys Chatbot Arena ELO Score)

衡量模型在沟通和交互方面的表现。

Tips

LMSys Chatbot Arena Leaderboard 是一个由 LM-SYS 发布的大语言模型评测排行榜，也就是大模型之间的匿名较量。这个排行榜通过众包方式进行评测：用户在官网提问，多个匿名大模型给出回答，用户根据喜好投票。投票结果决定了模型的排名。

评测主要看两个方面：

• Arena Elo 得分：这个分数灵感来自围棋排名，模型每赢一次用户投票就能得分，分数越高，说明模型表现越好。
• MT-Bench 得分：这个分数是通过收集全球用户的问题，形成复杂的多轮对话数据集，然后让模型生成回复。接着，用像 GPT-4 这样的强大模型来评估回复，LMSys 的研究表明，这种评估结果和人类的偏好非常接近。

三、如何选择最合适的大语言模型呢？

在选择语言大模型时，需要根据我们的实际需求来考虑，一般会考虑以下几个关键因素：

1. 实际应用场景

不同的大语言模型可能在特定任务上表现更优。比如说，一些模型在文本生成上表现出色，而另一些则在语义理解上更胜一筹。所以在选择大模型时，需要考虑自己的需求在于什么，根据自己的需求来进行选择是最靠谱的。

2. 资源限制

假如你的计算资源和预算有限，那么轻量级模型如 GPT-4o mini 可能更适合你的环境。

3. 性能需求

根据你的性能需求选择模型。例如，如果你需要处理大量的数据，可能需要一个具有更大参数规模的模型。

4. 易用性

尽可能地选择更容易集成和使用的模型，它们具有更好的文档和社区支持。这样在开发使用过程中效率就会更高一点。

5. 更新频率

需要选择那些相对来说更新和维护频率更高的模型，以确保技术的先进性和安全性。

6.输出速度

这是 15 个大语言模型的输出速度对比。如果你们比较关注输出速度，那么可以参考一下这张图，选择出你们能够接受的大语言模型。

7.价格成本

最后一个，可能的对于你们团队来说也比较关键，你需要考虑大语言模型的使用成本。这张图分别列出了 15 个 大语言模型的输入、输出价格对比，权衡之后做出你的选择即可。

四、总结

在 AI 语言模型的竞技场上，每个模型都有其独特的优势和应用场景。了解各语言模型的优势和局限，不仅对技术开发者在选择合适工具时至关重要，也会对企业决策者在AI应用投资上提供宝贵的参考。

我们今天分别从以下三个方面：

• 1、15 种语言模型的介绍
• 2、大语言模型 5 个方面的质量对比
• 3、选择合适自己的大语言模型需要考虑的关键因素

来介绍了全球最顶尖的 15 种大语言模型在不同维度的质量排名以及选择大语言模型的几个关键因素，相信你对于如何选择大语言模型已经有了基本的方法了。